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从脑科学到人工智能 Review
范静涛, 方璐, 吴嘉敏, 郭雨晨, 戴琼海
《工程(英文)》 2020年 第6卷 第3期 页码 248-252 doi: 10.1016/j.eng.2019.11.012
回顾人工智能(artificial intelligence, AI)的发展历史,我们可以清晰地看到脑科学给AI领域带来的巨大突破,如深度学习。目前,尽管AI及其应用的发展趋势已经超越了人类的预期,但AI与人类智能之间仍然存在着难以逾越的鸿沟。从脑科学到AI、从了解大脑到模拟大脑,在脑科学与AI研究之间建立起一座桥梁已经成为一种迫切需求。为此,我们首先需要通过研究新型脑成像技术来探索脑科学的秘密,建立大脑的动态连接图谱以及将神经科学实验与理论、模型和统计学相结合等。与此同时,本文还将讨论在脑科学启发新一代AI过程中的一些机遇与挑战。
关键词: 人工智能,脑科学
介尺度中的复杂性——人工智能发展中的共性挑战 Perspective
郭力, 邬俊, 李静海
《工程(英文)》 2019年 第5卷 第5期 页码 924-929 doi: 10.1016/j.eng.2019.08.005
张建楠,李莹莹,周佳卉,朱烨琳,李兰娟
《中国工程科学》 2022年 第24卷 第1期 页码 198-204 doi: 10.15302/J-SSCAE-2022.01.021
科学的监管体系可以促进新兴事物的蓬勃和规范化发展。人工智能(AI)独立医用软件是人工智能时代赋能医疗健康领域的重要产物。随着人工智能的深入发展,人工智能独有的黑盒算法及自主学习能力引起了巨大的监管挑战。AI 独立医用软件的监管需要与时俱进,为最大程度降低人工智能医疗软件不良事件发生率和风险影响,我们亟待寻求更为科学合理的监管应对方案。以期能够为进一步完善我国AI 独立医用软件科学监管提供参考。
关键词: 独立医用软件,人工智能,监管科学
Lenore Blum, Manuel Blum
《工程(英文)》 2023年 第25卷 第6期 页码 12-16 doi: 10.1016/j.eng.2023.03.010
人工智能与统计分析 Perspective
Bin YU, Karl KUMBIER
《信息与电子工程前沿(英文)》 2018年 第19卷 第1期 页码 6-9 doi: 10.1631/FITEE.1700813
关键词: 人工智能;统计;人机协作
中国人工智能的伦理原则及其治理技术发展 Review
吴文峻,黄铁军,龚克
《工程(英文)》 2020年 第6卷 第3期 页码 302-309 doi: 10.1016/j.eng.2019.12.015
伦理原则和治理技术对于人工智能(AI)的健康和可持续发展至关重要。为了实现AI造福人类社会这一长期目标,中国政府、研究机构和企业已经发布了AI的伦理原则,并启动了研究AI治理技术的项目。
Xueying Lu, Kirk E. Jordan, Mary F. Wheeler, Edward O. Pyzer-Knapp, Matthew Benatan
《工程(英文)》 2022年 第18卷 第11期 页码 96-104 doi: 10.1016/j.eng.2022.06.011
We present a framework that couples a high-fidelity compositional reservoir simulator with Bayesian optimization (BO) for injection well scheduling optimization in geological carbon sequestration. This work represents one of the first at tempts to apply BO and high-fidelity physics models to geological carbon storage. The implicit parallel accurate reservoir simulator (IPARS) is utilized to accurately capture the underlying physical processes during CO2 sequestration. IPARS provides a framework for several flow and mechanics models and thus supports both stand-alone and coupled simulations. In this work, we use the compositional flow module to simulate the geological carbon storage process. The compositional flow model, which includes a hysteretic three-phase relative permeability model, accounts for three major CO2 trapping mechanisms: structural trapping, residual gas trapping, and solubility trapping. Furthermore, IPARS is coupled to the International Business Machines (IBM) Corporation Bayesian Optimization Accelerator (BOA) for parallel optimizations of CO2 injection strategies during field-scale CO2 sequestration. BO builds a probabilistic surrogate for the objective function using a Bayesian machine learning algorithm—the Gaussian process regression, and then uses an acquisition function that leverages the uncertainty in the surrogate to decide where to sample. The IBM BOA addresses the three weaknesses of standard BO that limits its scalability in that IBM BOA supports parallel (batch) executions, scales better for high-dimensional problems, and is more robust to initializations. We demonstrate these merits by applying the algorithm in the optimization of the CO2 injection schedule in the Cranfield site in Mississippi, USA, using field data. The optimized injection schedule achieves 16% more gas storage volume and 56% less water/surfactant usage compared with the baseline. The performance of BO is compared with that of a genetic algorithm (GA) and a covariance matrix adaptation (CMA)-evolution strategy (ES). The results demonstrate the superior performance of BO, in that it achieves a competitive objective function value with over 60% fewer forward model evaluations.
潘云鹤
《工程(英文)》 2016年 第2卷 第4期 页码 409-413 doi: 10.1016/J.ENG.2016.04.018
随着互联网的普及、传感网的渗透、大数据的涌现、信息社区的崛起,以及数据和信息在人类社会、物理空间和信息空间之间的交叉融合与相互作用,当今人工智能(AI) 发展所处信息环境和数据基础已经发生了深刻变化,人工智能的目标和理念正面临重要调整,人工智能的科学基础和实现载体也面临新的突破,人工智能正进入一个新的阶段。这个源于传统而又与之不同的人工智能新阶段被称为人工智能2.0(AI 2.0)。本文从人工智能60 年的发展历史出发,通过分析促成人工智能2.0形成的外部环境与目标的转变,分析技术萌芽,提出了人工智能2.0 的核心理念,并结合中国发展的社会需求与信息环境特色,给出了发展人工智能2.0
网络安全遇上人工智能:综述 Review Article
Jian-hua LI
《信息与电子工程前沿(英文)》 2018年 第19卷 第12期 页码 1462-1474 doi: 10.1631/FITEE.1800573
关键词: 网络安全;人工智能;攻击监测;防御技术
朱世强,王永恒
《中国工程科学》 2021年 第23卷 第3期 页码 67-74 doi: 10.15302/J-SSCAE-2021.03.004
关键词: 人工智能,内容安全,体系建设
蒋昌俊,王俊丽
《中国工程科学》 2018年 第20卷 第6期 页码 93-100 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.06.015
人工智能(AI)旨在模拟人脑中信息存储和处理机制等智能行为,使机器具有一定程度的智能水平。本文将深入分析与AI密切相关的计算机科学、控制科学、类脑智能、人脑智能等学科或领域之间的交融与历史演进;指出神经科学、脑科学与认知科学中有关脑的结构与功能机制的研究成果,为构建智能计算模型提供了重要的启发,并从逻辑模型及系统、神经元及网络模型、视觉神经分层机制等方面,分别阐述智能的驱动与发展;最后从互联网的计算理论、AI的演算和计算的融合、类脑智能的模型和机理、AI对神经科学的推动作用、反馈计算的算法设计与控制系统的能级五个方面
标题 作者 时间 类型 操作
基于样地调查的地质碳储量的贝叶斯优化
Xueying Lu, Kirk E. Jordan, Mary F. Wheeler, Edward O. Pyzer-Knapp, Matthew Benatan
期刊论文